BGP的同步问题
BGP路由优的条件:
1:同步（在默认情况下从一个IBGP邻居学到的路由不通告给其他EBGP或者IBGP 邻居也不放进路由表，直到IGP邻居学到这个路由条目，目的就是防止路由黑洞，针对与IBGP的EBGP传过来就是默认最优的 同步仅仅是IBGP的一个规则）
2:下一跳
Next-hop-self
R1配置BGP表，路由表
router bgp 1
bgp log-neighbor-changes
network 1.1.1.0 mask 255.255.255.0
neighbor 172.16.1.2 remote-as 2
1.0.0.0/24 is subnetted, 1 subnets
C 1.1.1.0 is directly connected, Loopback0
3.0.0.0/24 is subnetted, 1 subnets
B 3.3.3.0 [20/0] via 172.16.1.2, 00:01:52
172.16.0.0/24 is subnetted, 1 subnets
C 172.16.1.0 is directly connected, FastEthernet0/0
*> 1.1.1.0/24 0.0.0.0 0 32768 i *> 3.3.3.0/24 172.16.1.2 0 2 i R2配置BGP表，路由表
router rip
version 2
network 2.0.0.0
network 10.0.0.0
router bgp 2
no synchronization
bgp log-neighbor-changes
neighbor 10.1.1.2 remote-as 2
neighbor 10.1.1.2 next-hop-self
neighbor 172.16.1.1 remote-as 1
1.0.0.0/24 is subnetted, 1 subnets
B 1.1.1.0 [20/0] via 172.16.1.1, 01:08:19
2.0.0.0/24 is subnetted, 1 subnets
C 2.2.2.0 is directly connected, Loopback0
3.0.0.0/8 is variably subnetted, 2 subnets, 2 masks
B 3.3.3.0/24 [200/0] via 10.1.1.2, 00:03:29
R 3.0.0.0/8 [120/1] via 10.1.1.2, 00:00:16, Serial1/1 172.16.0.0/24 is subnetted, 1 subnets
C 172.16.1.0 is directly connected, FastEthernet0/0
10.0.0.0/24 is subnetted, 1 subnets
C 10.1.1.0 is directly connected, Serial1/1
*> 1.1.1.0/24 172.16.1.1 0 0 1 i *>i3.3.3.0/24 10.1.1.2 0 100 0 i R3配置BGP表，路由表
router rip
version 2
network 3.0.0.0
network 10.0.0.0
!
router bgp 2
no synchronization
bgp log-neighbor-changes
network 3.3.3.0 mask 255.255.255.0
neighbor 10.1.1.1 remote-as 2
1.0.0.0/24 is subnetted, 1 subnets
B 1.1.1.0 [200/0] via 10.1.1.1, 00:05:02
R 2.0.0.0/8 [120/1] via 10.1.1.1, 00:00:04, Serial1/0
3.0.0.0/24 is subnetted, 1 subnets
C 3.3.3.0 is directly connected, Loopback0
10.0.0.0/24 is subnetted, 1 subnets
C 10.1.1.0 is directly connected, Serial1/0
*>i1.1.1.0/24 10.1.1.1 0 100 0 1 i
*> 3.3.3.0/24 0.0.0.0 0 32768 i
同步主要是为了防止路由黑洞以免出现路由表中存在路由但是数据包不可达的情况，如果一个路由条目在路由表中没有显示*或者>，我们检查的方向就是是否关闭同步，检查下一条是否可达！~
r1#ping 3.3.3.3 source 1.1.1.1
Type escape sequence to abort.
Sending 5, 100-byte ICMP Echos to 3.3.3.3, timeout is 2 seconds: Packet sent with a source address of 1.1.1.1
!!!!!
r3#ping 1.1.1.1 source 3.3.3.3
Type escape sequence to abort.
Sending 5, 100-byte ICMP Echos to 1.1.1.1, timeout is 2 seconds:
Packet sent with a source address of 3.3.3.3
!!!!!
要求：R1，R2建立IBGP邻居R2,R3建立IBGP邻居宣告R1上1.1.1.0/24 在看R3上的BGP表有什么变化当然保证底层可达使用静态路由！
R1配置
router bgp 1
bgp log-neighbor-changes
network 1.1.1.0 mask 255.255.255.0
neighbor 172.16.1.2 remote-as 1
ip classless
ip route 10.1.1.0 255.255.255.0 172.16.1.2
R2配置
router bgp 1
no synchronization
bgp log-neighbor-changes
neighbor 10.1.1.2 remote-as 1
neighbor 172.16.1.1 remote-as 1
R3配置
router bgp 1
bgp log-neighbor-changes
neighbor 10.1.1.1 remote-as 1
ip classless
ip route 172.16.1.0 255.255.255.0 10.1.1.1
在这种情况下：R1和R3没有建立IBGP邻居 在R2上关闭同步以后可以学习到1.1.1.0/24（因为有同步的出现在IGP中无法学到
1.1.1.0/24所以BGP路由会认为可能产生黑洞将路由表示为不优！）路由并且也放进了R2的路由表中 但是在R3的BGP表中却没有
1.1.1.0/24的路由 所以可以说明IBGP水平分割。
当一个IBGP收到一个IBGP邻居的路由时他不会再将这条路由传递给下一个IBGP邻居！
解决办法：BGP邻居全互联！路由放射器！联邦！都可以解决！依照上面的试验说明：
同步：是R2上可以收到路由但是由于IGP没有可达的1.1.1.0/24的路由所以R2认为次路由不优 不放进R2的路由表中
水平分割：只可能存在于IBGP邻居中，R2可以收到路由但是这条路由是从另一个IBGP邻居R1那里收到的R2不会再把这条路由传递给R3更不会出现在R3的路由表中，就算R2的同步关闭R2的路由表中又这条1.1.1.0/24的路由R2也不回将它在传给R3
生物医学图像分割方法研究 1、图像分割概述 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界所获得的，可以直接或间接作用于人眼并产生视觉感知的实体。在现实生活之中，大约有75%左右的信息来源于人眼（图像），也就是说人类大部分的信息是视觉信息，从图像中得到。所以，对图像的认识和理解一直是人类视觉研究中非常重要的问题。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是计算机视觉领域中最古老也是研究最广泛的问题之一。任何图像处理系统，医学图像或是工业图像，图像分割都是一个关乎系统成败的关键问题。 现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。 1、基于阈值的分割方法。 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。阈值分割当面比较有名的方法有最大类间方差法(OTSU)、基于直方图的阈值方法和熵方法等。 2、基于边缘的分割方法 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续性的反映，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下，基于边缘的分割方法指的是基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定边缘，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。常用的边缘检测算子有sobel，canny和laplace等等。
将excel的数据导入到txt中（以每200条数据保存一个文本为例） 在当前的工作表中使用“控件工具箱”绘制一个命令按钮，在click（）事件中编写下列代码： Dim i As integer: Dim arr(0 To 8) Dim x, num ,col As integer x=0 num=inputBox(“请输入需要把多少条记录分割到一个txt文件中？”,””) If Int (num)<=[a65536]. End(xlUp).Row Then x = Int ([a65536].End(xlUp).Row/num) For y=0 To x ‘生成txt文件并复制表格的标题行 Open ThisWorkbook.Path & ”\abc”& y &”.txt”For Output As #1 Print #1,”序号|考试号|总分1|总分2|语文|数学|英语|物理|化学|” Close #1 Open ThisWorkbook.path & “\abc” & y &”.txt”For Append As #1 ‘有标题加2，无标题加1 For i=y*num+2 To (y+1)*num+1 For k=0 To Range(“dz1”).End(xlToLeft).Column -1 ‘把单元格的值保存到数组中 Arr(k)=Cells(i.k+1) Next k ‘写入txt文件，单元的值之间用空格隔开 mystr =Join(arr,””) Print #1,mystr Next i Close #1 Next y Else:Msgbox (“输入的数字超范围！！！”) End If MsgBox(“txt文件分割完成，一共成功分割到”&x+1&”个txt文件中！”) 注：代码中定义的数组“arr“是用来缓存单元格中数据的，实际使用时应根据一条记录的长度（即字段个数）来定义数组大小，本例中一条记录有9列，所以数组定义为“arr(0 to 8)”。执行这段代码，根据要求输入分割的记录数，确定后就可以看到结果了，打开每个txt文件，里面都有200条记录。
Efficient graph-based image segmentation 2.相关工作 G=(V ,E)，每个节点V i v 对应图像中一个像素点，E 是连接相邻节点的边，每个边有对应有一个权重，这个权重与像素点的特性相关。 最后，我们将提出一类基于图的查找最小割的分割方法。这个最小割准则是最小化那些被分开像素之间的相似度。【18】原文中叫Component,实质上是一个MST,单独的一个像素点也可以看成一个区域。 预备知识： 图是由顶点集（vertices ）和边集（edges ）组成，表示为，顶点，在本文中即为单个的像素点，连接一对顶点的边具有权重，本文中的意义为顶点之间的不相似度，所用的是无向图。 树：特殊的图，图中任意两个顶点，都有路径相连接，但是没有回路。如上图中加粗的边所连接而成的图。如果看成一团乱连的珠子，只保留树中的珠子和连线，那么随便选个珠子，都能把这棵树中所有的珠子都提起来。如果，i 和h 这条边也保留下来，那么h,I,c,f,g 就构成了一个回路。 最小生成树（MST, minimum spanning tree ）：特殊的树，给定需要连接的顶点，选择边权之和最小的树。上图即是一棵MST 。 本文中，初始化时每一个像素点都是一个顶点，然后逐渐合并得到一个区域，确切地说是连接这个区域中的像素点的一个MST 。如图，棕色圆圈为顶点，线段为边，合并棕色顶点所生成的MST ，对应的就是一个分割区域。分割后的结果其实就是森林。 边的权值： 对于孤立的两个像素点，所不同的是颜色，自然就用颜色的距离来衡量两点 的相似性，本文中是使用RGB 的距离，即
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910364864.4 (22)申请日 2019.04.30 (71)申请人 深圳市阅影科技有限公司 地址 518102 广东省深圳市宝安区西乡街 道臣田社区宝民二路东方雅苑2层B37 (72)发明人 王纯亮 张超 赵清华 毛益进 (74)专利代理机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 11240 代理人 赵囡囡 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) (54)发明名称 血管图像的自动水平集分割方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种血管图像的自动水平集 分割方法及装置。其中，该方法包括：获取初始血 管模型，其中，初始血管模型是基于初始血管模 型对应的血管的中心线和半径函数确定的，半径 函数用于描述血管区域；在局部流明统计模型的 基础上，对初始血管模型进行水平集分割，得到 分割后的血管模型，其中，局部流明统计模型包 括血管沿中心线上的横截面的流明阈值。本发明 解决了相关技术中采用传统全局阈值水平集无 法实现冠状动脉血管进行精准建模的技术问题。权利要求书2页 说明书13页 附图6页CN 110223271 A 2019.09.10 C N 110223271 A
权 利 要 求 书1/2页CN 110223271 A 1.一种血管图像的自动水平集分割方法，其特征在于，包括： 获取初始血管模型，其中，所述初始血管模型是基于所述初始血管模型对应的血管的中心线和半径函数确定的，所述半径函数用于描述血管区域； 在局部流明统计模型的基础上，对所述初始血管模型进行水平集分割，得到分割后的血管模型，其中，所述局部流明统计模型包括所述血管沿中心线上的横截面的流明阈值。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在局部流明统计模型的基础上，对所述初始血管模型进行水平集分割之后，还包括： 利用分割后的血管模型对所述中心线和所述半径函数进行修正，以得到修正后的初始血管模型，直至所述中心线和所述半径函数满足第一预定条件； 利用分割后的血管模型对所述局部流明统计模型进行修正，以对所述局部流明统计模型的流明阈值进行修正，直到所述局部流明统计模型满足第二预定条件； 在修正后的局部流明统计模型的基础上，基于水平集分割方式对修正后的初始血管模型进行水平集分割。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述初始血管模型包括： 获取所述初始血管模型对应的血管图像； 对所述血管图像进行预处理，得到初始血管模型； 其中，对所述血管图像进行预处理，得到初始血管模型包括： 生成所述血管图像对应的血管的初始中心线，同时建立所述血管图像对应的血管的初始半径函数； 基于所述初始中心线以及所述初始半径函数进行建模，得到所述初始血管模型。 4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在局部流明统计模型的基础上，对所述初始血管模型进行水平集分割包括： 在所述局部流明统计模型的基础上，确定所述初始血管模型对应的血管沿中心线的多个横截面中每个横截面处所述水平集分割方式的分割阈值，其中，所述分割阈值包括：上限阈值和下限阈值； 利用所述分割阈值对所述初始血管模型进行分割。 5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述局部流明统计模型的基础上，确定所述初始血管模型对应的血管沿中心线的多个横截面中每个横截面处所述水平集分割方式的分割阈值包括： 通过第一公式确定所述多个横截面中每个横截面的分割阈值的上限阈值，其中，所述第一公式为：T upper＝μ+p upper*ρ，T upper表示所述分割阈值中的上限阈值，μ表示所述多个横截面中每个横截面的平均流明值，p upper表示所述上限阈值的百分比，ρ表示所述多个横截面中每个横截面的流明值标准差；以及， 通过第二公式确定所述多个横截面中每个横截面的分割阈值的下限阈值，其中，所述第二公式为：T lower＝μ-p lower*ρ，T lower表示所述分割阈值中的上限阈值，μ表示所述多个横截面中每个横截面的平均流明值，p upper表示所述下限阈值的百分比，ρ表示所述多个横截面中每个横截面的流明值标准差。 6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在对所述血管图像进行预处理，得到初始血管模型之前，还包括： 2
很多小伙伴喜欢利用空闲时间制作一些短视频以消磨闲暇时光，然而制作短视频经常需要利用视频分割软件把单个视频视频的部分片段提取出来。那当我们需要将单个视频分割成多个视频片段时该怎么办呢？下面小编分享一个利用视频分割软件提取视频片段的方法。 视频分割方法： 首先要找到并打开能够分割视频的视频分割软件（迅捷视频转换器），此时首先看到的是整个视频分割软件的初始界面，我们需要在多个视频编辑方式中选择需要使用到的视频分割功能。 随后会跳转到所选的视频分割界面，可以看到界面被分为菜单部分和添加文件部分。我们需要利用多种添加方式将准备好的视频添加到指定位置，为了更快的添加文件通常可以使用拖拽的方式直接添加视频。
需要分割的视频文件添加好后点击编辑分割选项，此时会跳出一个‘编辑分割’的矩形框，我们需要在这里调整视频分割的片段（开始时间和结束时间），而后将这多个片段添加到列表中。 之后在输出格式和输出目录中调整视频分割软件将视频片段分割出来后文件输出的视频格式、视频分辨率和存储目录等参数。
相关的视频分割参数都调整好后点击全部分割选项就可以把添加好的多个视频片段同时提取出来，而如果想单独分割视频则可以点击分割选项依次分割视频。 视频分割扩展: 如果不想使用视频分割软件还可以用支持分割视频的在线网站进行分割。在分割前注意选择好需要使用的视频截取功能，并将需要分割的视频添加到界面中，而后调整截取时间即可对视频进行分割了。
上述就是使用视频分割软件分割视频的方法，而我们所提到的在线分割方法和工具分割的方法大致是相同的。都需要先选择对应的功能，然后添加好相应的视频文件，而后调整好视频分割的时间区间，接着就可以分割视频了。
偏微分方程与图像处理(GAC的水平集方法)
实验二 GAC 的水平集方法 一 实验目的 采用GAC 模型的水平集方法检测图像中对象的轮廓，以便有效地进行分割。 二 原理分析 推广GAC 模型的水平集方法对应的PDE 为： u gc u g u gk u t ?=?+???+?? （3.31） 按照上式，曲线运动将受两种“力”的支配，第一种力来自于曲率几何形变—曲率运动（gc u gk u ?+?），不过它的强弱还要受到因子()g I ?的影响。 I ?为图象I(x,y)的梯度模值，函数g (r) 是可以是任何具有单调减性的函数。 因为图象梯度模值I ?在图象的边缘附近有较大值，从而使g(I ?)取极小的值，故在图象边缘附近，该作用力将会变的很小，因此有时将边缘函数()g I ?称之为边缘停止函数。常数c 的作用是加速曲线向内部收缩。 第二种力来自于g 的梯度(1,2)g αα?= ，它是一种不论当前C 的局部是在对象内部或外部，都能将曲线引向边界的“吸引力”。从而g u ??? 总是使曲线向着更接近于边界线的方向运 动，最终达到贴近对象边界的稳定状态。 由于这两种作用使曲线演化可最终达到紧靠轮廓这一稳定状态而不再继续演化。 采用单边迎风方案，根据（1.76）式的数值方案实现上式： 考虑到 0g >,0c > 可得： (1) () () {n n ij ij ij u u t g c +-=+?? () () () () max(1,0)min(1,0)max(2,0)min(2,0)x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u αααα-+-+++++ (0) 2 (0) 212 [()()]}n ij ij x ij y ij g k D u D u ++ (2.1) 其中 () 2222 [(max(,0))(min(,0))(max(,0))(min(,0))] x ij x ij y ij y ij D u D u D u D u -+-+-? =+++ (2.3) ,1,1 (0) 2 i j i j x ij u u D u +--= 中心差分 (2.2)
《基于活动轮廓模型的图像分割》朱国普哈工大活动轮廓的经典博士学位论文 水平集算法简介（Level Set） 一、水平集的定义 与实数c对应的可微函数f:R^n—>R的水平集是实点集{(x1, x2, ...,xn) | f(x1, x2,...,xn) = c} ，称可微函数f为水平集函数。 [举例] 函数f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2对应于常数c的水平集是以(0，0，0)为球心，sqrt(c) 为半径的球面。 当 n=2, 称水平集为水平曲线(LEVEL CURVE)。 当 n=3, 称水平集为水平曲面(LEVEL SURFACE)。 二、水平集的核心思想 Level Set方法是由Sethian和Osher于1988年提出，最近十几年得到广泛的推广与应用。简单的说来，Level Set方法把低维的一些计算上升到更高一维，把N维的描述看成是N＋1维的一个水平。举个例子来说，一个二维平面的圆，如x^2+y^2=1可以看成是二元函数f(x,y)=x^2+y^2的1水平，因此，计算这个圆的变化时就可以先求f(x,y)的变化，再求其1水平集。这样做的好 处是，第一，低维时的拓扑变化在高维中不再是一个难题；第二，低维需要不时的重新参数化，高维中不需要；第三，高维的计算更精确，更鲁棒；第四，Level Set方法可以非常容易的向更高维推广；最后，也是非常重要的一点就是，上升到高维空间中后，许多已经成熟的算法可以拿过了直接用，并且在这方面有非常成熟的分析工具，譬如偏微分方程的理论及其数值化等。当然，这种方法最为诟病的就是他增加了计算量，但新的快速算法不断出现，使得这也不是个大问题。 考虑两个分离的圆形火焰，都以一个恒定的速度向外燃烧（见图(a)），其界面的演化是可以预测的，当这两个分离的界面燃烧到一起时，演化界面合并为一个单独的转播前沿（见图(b)），这种拓扑结构的变化使得离散参数化遇到真正的困难，因为要得到扩展火焰的真正边界，就必须从燃烧的区域中去除原属于两个界面的边界点。要想系统地确定这些点是一个困难的问题，然而一个窍门就是采用一个更高一维的空间，这就是水平集方法的基本思想。 （https://www.doczj.com/doc/0c18641514.html,/caogenxueyuan/yingyongfangxiang/rengongzhineng/1489.html）